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申请/专利权人：长沙矿山研究院有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于ResNet模型的渣浆泵健康状态检测方法及系统，其通过构建时空注意力机制ResNet模型，将ResNet模型中残差模块的最大池化层和平均池化层进行耦合，从而能够更好地提取特征，更大概率避免噪点并且较好的保持期望运动趋势，提高了原有模型的鲁棒性。同时结合通道注意力模块和时空时空注意力模块构建时空注意力机制，并将该算法应用于改进ResNet模型中，进一步提高模型的特征感知能力；将渣浆泵的当前振动信号数据与渣浆泵当前振动信号时频域特征、渣浆泵当前振动信号细粒度特征拼接后输入至模型中，输出渣浆泵的状态信息，预知渣浆泵是否出现故障，实现对渣浆泵健康状态的识别检测。
主权项：1.一种基于ResNet模型的渣浆泵健康状态检测方法，其特征在于，包括：采集渣浆泵的历史振动信号数据，对渣浆泵的历史振动信号数据进行特征提取；构建ResNet模型，将ResNet模型中残差模块的最大池化层和平均池化层进行耦合，得到特征增强ResNet模型；构建时空注意力模块，将时空注意力模块与通道注意力模块相结合，得到时空注意力机制；将时空注意力机制与特征增强ResNet模型相结合，得到时空注意力机制ResNet模型，采用渣浆泵的历史振动信号数据对时空注意力机制进行训练；获取渣浆泵的当前振动信号数据，将其输入至时空注意力机制ResNet模型中，得到渣浆泵的状态信息，预知渣浆泵是否出现故障。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙矿山研究院有限责任公司 基于ResNet模型的渣浆泵健康状态检测方法及系统
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